查看: 48087|回复: 152

未来百年供应链学术研究的六大猜想(请批评)

[复制链接]
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
发表于 2009-4-17 22:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
大家还有什么未来主义的“根本性的”研究前景预测,欢迎补充。欢迎补充。
尽我所能,震撼你的神经。撬动你潜意识中的蛛丝马迹。
这些都是有一定根据的。我可能会慢慢积累更多证据,放到里面。

供应链研究十大猜想之一
有专家预测,将来人可以作为商品进行生产和销售。 我忘了是哪个专家了。不如就暂且当成是我说的吧。

因此,人类供应链将成为可能。敬爱的Hau Lee(stanford)、Gerald Cachon(Wharton)、Xuanming Su(Berkeley)先生等教授,希望你们能活到那一天,想一想对策,想想如何管理那样的供应链。其实,不用等你们。因为你们只是阶段性的高人。

在人类供应链中,消费者和产品将是同一种主体:人。


供应链研究十大猜想之二
当供应链中的消费者和制造者合而为一时,情况将会怎样? 这就是Prosumption,托夫勒早就预测过的。

消费者也可以是制造者或分销者。这样的供应链显然更加庞大而错综复杂。

C2C技术、设计能力、各类机器设备的小型化和降价、全社会小批量物流能力的大幅提升,都将促进这种个人、企业不分的供应链网络的进化。

想一想,当你要买个东西,总是不称心如意,还不如自己设计制造。


供应链研究十大猜想之三
当一切挑战化为乌有时,供应链应怎么管理?同时,哪些科学技术能够消除这些挑战?例如:信息不对称、竞争、成本、提前期、产品生命周期(或shelf life)、capacity约束等



如果全部信息完全且实时分享,会怎样。也就是说,当一切供应链成员(包括消费者)所面临的一切不确定性都消除后,供应链管理还有什么挑战。 人脑、人的一些信息,都能让别人知道。微软等很多企业都在做这方面。如果你、以及你周围的世界的每一个细胞、每一个纳米(甚至更小的单位),都实时联网了,你将怎样生活、工作、消费。你想将来试试搜索人脑吗(信息储存在人脑或和人脑相仿的装置中)?你的肉体对你的束缚都去掉,你不用担心残疾,不用受五官的约束,直接用脑相互交流。
如果没有竞争,所有企业完全合作、融合,会怎样。 资本主义的、忽视社会整体利益的企业竞争,早就为人诟病,但何时才能有更成熟的条件去消除竞争呢。
如果成本为零,会怎样。 至少说,很多东西的成本,人类都要想方设法让其大幅降低。例如,现在很多新发明是关于如何节省能源、利用剩余的能源。
如果一切提前期(例如研发、生产、物流等活动)为零,会怎样。
如果一切trendy goods都不再trendy,一切高技术产品都不会面临技术更新换代,一切食品都不会腐烂变质,会怎样。
如果运输、生产、仓储的capacity和capability全部为无限,将会怎样。
如果不存在资金短缺现象,会怎样;如果世上没有钱这个东西,又会怎样。这个和成本、信息、物质等都有关系。
这些要素之间的关系如何?它们之间是很有相关性的。
当然,这些假设,也许和将来的发展情况恰恰相反,因为这些虽然是挑战,但其中一部分只是挑战企业或人类的能力,对社会进步则是有好处的,人们也许可以用一些办法迎接这些挑战的进一步加剧,而不一定是消除这些挑战。


想一想你所玩过的电子游戏的那些和以上7条相似的秘籍,那些秘籍生效之后,游戏是否变得更加容易玩了。例如:

信息透明==》地图全开、让时间永远停留在白昼、关闭迷雾。
提前期为零==》快速研究、直接进化一个世代(上升一级)、快速建造、穿墙、可以飞行、调整游戏时间快慢、瞬间移动、时间停止。
无限的产能和capability==》无人口上限、无限能量、获得所有武器、无限弹药。
资金短缺==》不死模式、上帝模式、血量无限、得到999999钱。
  

当然,在电子游戏中,有些秘籍是只针对有竞争的情形的。

敌人视你而不见、隐身模式、ghost模式。
杀死所有敌人
无敌、获得超级盔甲。
这些秘籍并不能体现未来供应链的完全合作的原则。但是,在眼下某些竞争激烈的市场中,这些游戏秘籍能有些其实意义。

另外,一般的电子游戏的焦点在于竞争,而供应链的焦点在于满足客户需求。所以,从普及供应链知识的角度来看,电子游戏并不能教给小孩儿如何满足客户需求,而只是强化竞争思维。所以说,这个游戏的比喻只是用于启发,并不是将来供应链的真实写照。

想想看,那么多牛人、普通人日思夜想的某些供应链挑战,很快将变成落伍的话题。他们实际上是铺路石。

另外,未来的供应链情景事实上在做建模研究时,都可以找当前的类似的供应链情形作为benchmark,诸如人类供应链的当今版参照物之一就是代孕供应链(当然这个比较也许并不恰当)。

关于信息:
另外,需提醒的是,脑扫描技术、移动终端的普及化、微型化及其带宽的爆炸式拓宽、可以连接到大脑的生物芯片、身体状态自动检测等技术潮流是未来的人脑和人体信息实时共享的重要基础。另外,对各类特异功能者的特殊基因的破解也有助于大幅增加人类能力。信息共享、信息共享、信息共享。不知什么时候,供应链学者才不再发愁信息共享和信息不对称。另外,几十年后,当我们谈信息时,会重点关注什么信息?还会仍然只是谈客户需求、供应可靠性、库存准确性等信息吗?抑或,届时我们将借助其他学科的发展,更加全面地谈供应链管理对人类种种根本福祉的影响。RFID、甚至互联网、甚至iphone/ipod等移动设备,都只不过是一时的热潮。

此外,想想未来的对抗性体育比赛。如果信息都透明了,对抗双方全都知道对方的一切打算、一切动态,比赛将怎样进行?从这里也可看出,让信息更透明、让更多信息变透明,具有深远意义。




供应链研究十大猜想之四
供应链中的信息和物质若可以相互转化,情形将会怎样?
若通过物理学的进步,信息可以转化成物质,物质也可以转换成信息而以光速或超光速传输。这时候,供应链将如何管理?

要知道,信息的物质载体是具有极低的复制成本的,就像微软的软件copy一样。
Time machine、以及物质的远程瞬间传送这两类技术正在科学家(还没有轮到技术专家)的实验室阶段,还不成熟。目前而言,这不只是技术,更是科学。


综合以上四大猜想,一项也许是最有趣的未来主义供应链研究主题诞生了:

对智能生物供应链进行C2C式的家庭化生产和分销,并且生产、运输、库存、采购的一切成本和提前期为零,一切容量和能力为无限,产品“长生不老”且永不过时,没有横向竞争,地球上全部信息实时共享(包括一切生物、非生物的所思所想、所作所为)。

这样的一个context,真令人大跌眼镜。这实际上就意味着,我们每个生物都可以在一瞬间造无数个生物,并卖给无数个其他生物。而这些被造出来的生物,在诞生后的第一时间,就同样可以进行造生物活动。所有的生物都不会衰老和死亡。所有生物对生物的需求都可以在第一时间得到满足。并且,我们知道一切,就像god一样。这样,无数个god极速共同进化、繁殖的生动活泼的场面就呈现了出来。 但是,这样无止境的、极其迅猛的生物创造活动是否有意义,还值得思考。人类能否有朝一日彻底停止对自然资源的消耗,因为如果假定宇宙中资源是有限的,那么我们人类要想永远存在,就必须真正转变只消耗资源而不创造自然资源的模式。

当然,这还不是最完备的情形。因为我们还剩下几个猜想即将公布。


供应链研究十大猜想之五
这个猜想有点综合性,它柔和了地外文明、动物和学习能力这三个关键要素。

具体而言,外星系地外文明、地球上和地球以外的一切动物,这些生物之间的交易、繁殖、学习发展,是否都需要用一套扩展后的供应链理论来加以研究呢?

另外,既然考虑到了动物,那么,植物、无机物、有机物、动物之间的关联性就不能不加以考虑。 听到梁冬的东吴相对论其中一集,说到日本的江本胜宣传一种心智可以影响物质的“水知道答案”理论,即便他本人的实验不够严谨,但这种思路表明,无机物是有潜力可以在一瞬间被人的思维所改变的。

随着全部动物的智能化、人类与动物的沟通能力大幅提高、以及人类与地外文明的逐渐接轨,这种情境将变为可能。


需注意的是,生物体是具有学习能力的!这种能力必须在未来的供应链研究中加以考虑。因为,你制造出来的产品将能够自我发展,而不是一成不变! 现在的产品,例如Pleo,就有一定学习能力,不过是初级的,因为它不过是现有技术的延伸,利用了sensors。

IT对供应链的影响如今显然是学者们的一大关注焦点。而其他技术,例如生物技术,却鲜有人关心。然而,随着生物技术的可以预见的一连串突破性进展,在几十年之后,也

许运作管理学者们会开始关注和生物有关的议题。例如,基于人脑原理的电脑正在IBM研发当中。

其实,IT恐怕会永远存在。只不过,IT将来会把更小的物理单位连接起来:你的每一个细胞、甚至每一个原子、甚至更小的基本粒子。

此外,对于社会责任的内涵的理解,必定会进一步扩展。对于法律,旧的法律是否会在新的技术和社会条件下限制人们的潜力的发挥。

将来,总体来说,技术一定会让人类以更轻松的态度去从事更复杂的活动。

供应链研究十大猜想之六
从上面的这些猜想中,不难看出,运作管理研究和科学技术有着越来越紧密的联系。

因此,科学技术和运作管理的脱节就成了一个必须克服的问题。

就好像是供应链主体之间的联系越来越紧密、企业内职能部门之间的协调越来越多一样,科技和运作管理的协调,也将变得日益明显。

这样看来,那些只把目光盯在运作管理本身,而无视新科学技术对它的影响的人,是会落伍的。

当然,这里面也有个“entry time selection”的问题。技术的成熟需要时间。很少有人会在技术成熟之前去研究它对运作管理的影响。因为,在技术成熟之前,它是不会被应用

的,这个时候,几乎拿不到任何实证数据。如果没有实证数据,或者实证样本数太小,也就无法产生实证研究,或者至少是无法产生大样本或多案例的实证研究,更不用说数学建

模了。在科学技术高速发展的今天,人们在考虑未来的科技情形时,往往难以做出一个清晰的想象,所以,也就往往无法过早地对某种科技对运作管理的影响加以研究。但是,我
们无论如何要在脑子里绷着这根弦。因为中国在许多关键的科技领域的水准很有可能在几十年内开始引领世界。我就是躺在棺材里,也会绷着这根弦的。

另外,供应链这个词已经快要有点过时了。很多学者们其实并不需要总提这个词。运作管理和管理学其他领域的融合、与微观经济甚至宏观经济的融合、与社会学、行为及物理学的融合,这些恐怕都将有很大空间。

如果每个人都很懂供应链,那么专业的运作管理人员还有多大存在的必要?如果研究所需的那些研究方法、研究工具,例如经济数学、统计学等,变得很容易掌握,专业期刊会变成什么样子?专业期刊会不会大部分都消失掉,让位于实时动态的、全球所有人共同在互动中研究与实践的一个知识大宝库?对此,MIT的opencourseware就算是先驱之一。
新加坡国立大学的Yaozhong Wu(抱歉我提到您名字了,其实提到名字也不太要紧)教授曾跟我提到Second Life上面可以做实验。梁冬的东吴相对论里面也提到Second Life给社会科学提供了试验场。而最新的中国科技论文发表情况统计,已经把SSCI也列出统计内容之列,说是由于学科的交叉融合,使社会科学日益重要。所以说,Second Life是个试验场。但是我要说的是,将来,虚拟世界和现实世界是可以更加趋于融合、交织在一起。


供应链研究十大猜想之七

其实,运作管理和科学技术的研究的结合,恐怕不是个新问题。但若不注重它们的结合,就不能有前瞻性。你能说你的前瞻性是世界第一吗?靠什么,其实若是学者,目前基本靠论文。本人当前阶段的论文估计还等x-y个月后才能公布,因为那时才会陆续投出,并修改好。

2010-1-17补充:
切记切记,吾深感以后越来越将没有消费者、企业、员工的界限了。
没有行业界限了:金融、制造、维修、销售等。
没有职能界限了:营销、HR、IT、运作等。
一切产品和一切人的一切信息都将对所有人实时共享。
因此,供应链这个名称并不会代表未来的趋势。这是真的。

真诚欢迎补充。

[ 本帖最后由 punchwei 于 2010-1-17 09:46 编辑 ]
论坛徽章:
73
ITPUB元老
日期:2005-08-13 12:33:592012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:13:362012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:13:362012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:13:362012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:13:362012新春纪念徽章
日期:2012-02-13 15:13:36版主6段
日期:2012-05-15 15:24:11ITPUB 11周年纪念徽章
日期:2012-10-09 18:03:32复活蛋
日期:2012-11-06 09:33:44阿斯顿马丁
日期:2013-11-19 10:38:16
发表于 2009-4-18 01:45 | 显示全部楼层
敢想敢干啊

使用道具 举报

回复
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
 楼主| 发表于 2009-4-18 02:08 | 显示全部楼层
试分析一下,哪些科学技术会消除那些当今供应链所面临的挑战,哪些科学技术又会增加新的复杂性。

此外,
像环境工程、心理学、医学等等诸多学科都有待跟运作管理更紧密地集成起来。
前几年,学术界只是把跨学科集成的焦点放在运作+金融、运作+人力资源、运作+IT(例如一些实证或建模研究,或者基于Agent技术的研究等)、运作+组织等,始终没有跳出管理领域这个圈圈。像环境污染、行为经济这样关系到人类最终福祉和人类身心特性的非企业管理领域(但仍属于管理领域)的学科,开始慢慢和运作管理结合起来。接下来,更多的、不属于管理领域的学科将会一拥而上,和运作管理结合起来。当然,这需要一些跨学科背景的人。
事实上,宾夕法尼亚大学沃顿商学院的运作管理专业的网页上就谈到,他们积极和本校其他专业的学者开展合作。
去年,在鹿特丹RSM商学院听Hau Lee讲座,他现在也是搞比较宏观的题目,由世行资助的。
以生物技术学科为例,它和供应链管理结合的几个时间点应该是在以下几个关键技术突破成熟之后:人脑信息共享;人造人(源于克隆技术);动物的类人化/智能化;员工学习能力和思维能力的无限扩大(基于脑科学。导致一个人能顶n个人用)。当然,可能还有其他一些我暂时没想到的相关技术。

另外,未来的供应链情景事实上在做建模研究时,都可以找当前的类似的供应链情形作为benchmark,诸如人类供应链的当今版参照物之一就是代孕供应链。
另外,需提醒的是,脑扫描技术、移动终端的普及化及其带宽的爆炸式拓宽、可以连接到大脑的生物芯片、身体状态自动检测等技术潮流是未来的人脑和人体信息实时共享的重要基础。另外,对各类特异功能者的特殊基因的破解也有助于大幅增加人类能力。信息共享、信息共享、信息共享。不知什么时候,供应链学者才不再发愁信息共享和信息不对称。另外,几十年后,当我们谈信息时,会重点关注什么信息?还会仍然只是谈客户需求、供应可靠性、库存准确性等信息吗?抑或,届时我们将借助其他学科的发展,更加全面地谈供应链管理对人类种种根本福祉的影响。

此外,想想未来的对抗性体育比赛。如果信息都透明了,对抗双方全都知道对方的一切打算、一切动态,比赛将怎样进行?从这里也可看出,让信息更透明、让更多信息变透明,具有深远意义。

使用道具 举报

回复
认证徽章
论坛徽章:
143
发表于 2009-4-18 03:29 | 显示全部楼层
进来看上帝

使用道具 举报

回复
认证徽章
论坛徽章:
182
世界杯纪念徽章
日期:2014-07-14 11:31:46福特
日期:2014-06-16 11:49:29雪佛兰
日期:2014-06-16 11:49:29比亚迪
日期:2014-06-16 11:49:29法拉利
日期:2014-06-16 11:49:29路虎
日期:2014-06-16 11:49:29现代
日期:2014-06-16 11:49:29红旗
日期:2014-06-16 11:49:29兰博基尼
日期:2014-06-16 11:49:29劳斯莱斯
日期:2014-06-16 11:49:29
发表于 2009-4-18 11:59 | 显示全部楼层
这是谁猜想的啊?

使用道具 举报

回复
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
 楼主| 发表于 2009-4-18 14:44 | 显示全部楼层
是本人的猜想。欢迎指正

另外,我想建议提醒一个注意事项:作为顶级名校的牛人,应该挑选最能体现经济学、最新科技、消费者和人类终极福祉的角度去入手研究。其他学校的人,由于胆子小、学术积累薄,可以随后跟进。清华北大人大交大复旦应该负起这个责任。目前为止,清华的叶青最有希望。北大则是Xiaona Zheng(郑晓娜)最有希望。Come on,相信我的判断,基本上会很准的。但是,如果他们这几个人现在刚起步,将来走向不好说。学术研究受个人兴趣影响大。若某个人兴趣不合理,那么他再怎么钻研,也不会成为顶级人物。
当然,清华北大它们还会隔三差五地招新人进faculty,而且都会大多是排名前20以内的强校,甚至集中在前10的强校的博士毕业生。坦率地说,可能真正的清华北大供应链方面的全球顶级强人应该是在5-10年之后才会进入faculty,原因是目前为止,外国博士毕业生、甚至本国的博士毕业生并没有把就业的枪口优先对准清华北大。
所以,我的意思是,清华北大目前这些年轻人将来都未必能真正地引领全球潮流。所以,千万别把他们当上帝看。要有独立思考。
再次提醒的是,作为顶级名校的牛人,应该挑选最能体现经济学、最新科技、消费者和人类终极福祉的角度去入手研究。从这个标准看,叶青比郑晓娜强一点。人大的王晓芳甚至也有可能比郑晓娜强一点,但未来走向不好说。叶青也未必就真的会特别强,因为“离人类福祉远”,但是成为很牛的人是没问题的,因为他概括性思维好像较强,所以会与床;l;hox;。
4-5名应该在北大的翟昕、上海交大的刘少轩(和郑晓娜曾经是同一个导师:Rick So)之间产生。但刘少轩也有可能成为前2名,因为其成果较好地代表了我归纳出的三大标准。
那些早一点回国的人就先不说了。他们将来也未必不会有好的作品,最典型的可能是人大的吴江华,他也可能能争夺前3名。
其实,我好奇的是,到底是那些坚持某个主题的人将来会更强,还是那些主题比较多元化的人比较强。哪些因素会影响这两者之间的胜负。这两种风格是如何在同一个人身上并存的。例如,在北大,就存在郑晓娜和翟昕这两种风格(至少她们暂时分别是坚持特定主题和较为多元化)。关于这个问题,我过些时日进行分析。主要是看最牛者的CV。
上财的田中俊也可以拼一下国内前5、6。
清华新留校的肖勇波预计也会不错,大概可进入前8名。上海交大的郑欢其实也还可以,大概能在前12名。
华工(例如徐和)、西交(张盛浩)新招的人,比较偏战术层,不太偏经济学。中山大学招的人虽然也不错,但也都属于偏战术层的类型。目前为止,徐东升在中山可能是最厉害的了。重庆大学的Yong Wang也比较战术化。复旦的冯天俊对供应链不算是很专,其博导被引次数也相当一般,所以预期在供应链方面的前景不会进入前12。复旦的尚蔚鑫也是偏战术层。复旦年龄稍大一点的戴悦的情况比较明朗,她应该能在未来10年内稳定在国内前8左右,甚至达到前7。
至于在北京地区的高校里面,除了北大清华人大之外,北航、北理工、北交大属于还凑合,当然距离涌现国际顶级大师(top 5的大师)还有很长的路要走,它们至少10年内恐怕还招不到全球top 20的博士毕业生,目前他们招的新人大都来自全球排名好几百名的大学(例如华工)。北科大在本领域更是一般,它迄今招的新人来自上千名的大学(例如北理工)。不过,北交大张菊亮属于是岁数稍微大些的人里面(不包括陈剑、谢金星等)情况最好的之一,已经投往POM,如果某一两篇文章能选准方向,他可能能达到前10,基本原因在于他比较战略化,能够考虑到信息、营销这些要素。北京化工大学、北邮也各有一个年轻教授,不过,他们都是汪寿阳教授那里的博士后,并且和香港理工有合作,可见他们属于是比北航北理工北交大稍低的一个档次。北科大比北邮又低一点。北科大可能是受制于行业,他们的人常常搞一些钢铁冶金化工行业的横向课题,这使得他们几乎不可能出顶级学者。
北大陈丽华回国相对较早,虽然目前为止相关成果不算突出,但由于和两个牛姑娘在一起,她的自我要求也不会太低,可能能排进前15。关键是她比较漂亮,所以努力的动机可能会弱一点。
岁数大的人里面,清华的陈剑、谢金星、华工的马士华等其实也还可以,但将来不大可能成为国际顶级巨星。马教授的基本问题就是建模没玩转。中科大的院长梁樑、复旦的院长朱道立教授,都还可以,但是并不在供应链方面很专。中科院的汪寿阳教教授也不是太专,不过也还可以。上海交大的黄教授和季建华教授是比较专的,不过水准不算顶级。清华的刘丽文教授要想登顶,当然也是可能性不高。中科院张汉勤教授、西南财经/清华的陈滨桐教授、上海交大的陈方若教授、清华特聘的赵修利教授、姚大卫教授、宋京生、戴建岗、UBC兼清华的陈宏、austin的于刚教授(现在似乎在Dell任主管运营的副总裁)、长江商学院的李洛德、郑渝生等教授等总体上都很不错,甚至很顶级,但他们是着有国外好大学的教职的。香港的相关教授就一大片了,但其中有望挑战顶级top 20的也只是个别人而已,特别是年轻人。牛人出现在港科大、港中文的可能性明显高于港大和港理工。复旦的徐以泛教授可能也还可以,但感觉主流程度不足,前几年好像偏生产(虽然也结合了定价),而08年获批的国家自然基金的主题是服务运营。上海交大和复旦的其他一些相关的、岁数稍微大一点的教授目前暂没做了解。南京大学的沈厚才教授好像也是偏库存,也是有点战术层风格。此外,河海大学由于专注于水科学,从而近年来吸引了宋京生、王云增这两位海外教授来与之合作,这对河海的几个博士生产生一定的影响,但是毕竟很可能也都是偏战术层的。
对于战术层风格的、研究单个企业库存或运输问题的教授,我不便评价,因为我迄今未关注太多这方面。实际上,应该给那些不偏经济学的、比较偏战术层的人,专门列一个预测排行榜。无论如何,华工、西交、中山的人,在战术性问题这个领域,可以在5-15年内各有一个以上的教授达到世界前列。
南大、重庆大学的人虽然是战略性较强,但是水准又稍低。

南大的肖条军岁数并不大,其实也还行,比较坚持博弈论,但供应链实务思维可能会稍显不够。
浙江大学至今不太重视供应链,新招的鲁其辉并不是特别牛。其他像上海大学的Yanyi Xu、武大的许明辉都比较偏战术层。
从港科大、普度毕业回国任教的,似乎大多比较偏战术层,都成不了顶级巨星,但是也不是绝对的。
清华前几年进的、从斯坦福毕业的段云比较奇怪,其走向不明朗,主要是近期成果不明朗,但从thesis看,其主题相对比较战术化,最优生产计划方面的。清华前几年留校的黄朔比较战术层,而且水准相对较一般。

日前,华工的徐和、北交大的张菊亮都投了POM。一些更年轻的教师则在毕业前后就投了POM,MSOM,OR。但是,这并不让人不寒而栗。因为,这些教师要么是在接触本领域6-8年后才开始投POM,要么是以第三作者投牛刊。并且,POM并不是一个高被引文章层出不穷的刊物,和MS真的没法比,虽然其影响因子看起来不低。毕业前的成就真正令人起鸡皮疙瘩的只有三个人:清华的叶青、上海交大的刘少轩、人大的王晓芳,前两者毕业前就以第一作者身份投往OR或MSOM。而王晓芳则是毕业前第一作者投往MS,且猜测其不久后还将投一个MS,至少是MSOM。这三个人将来可能会具有很高的被引次数,从而有较大的影响力,并带动其所在大学成为世界上重要的供应链研究中心。我个人相对来说更看好王晓芳和刘少轩。其中,王晓芳比较有可能比刘少轩发展前景更好一点点,因为她是第一作者投MS,而且Debo作为一个策客研究者是第二作者,而Fuqiang Zhang作为策客研究者是刘少轩论文的第三作者。而且,王还有策客的论文正在做。当然,刘的第二作者So很厉害。叶青的博导其实被引次数相对一般。
郑晓娜、吴江华的兴趣方向基本上注定只能和叶青争夺全国第三名。需要指出的是,叶青的方向离消费者远,而郑晓娜的方向和牛人们并不一致,而吴江华也大概是偏重信息和信息技术的一个思路。所以,他们基本上不可能达到前2名。


基本预期是:若10年内,cachon、corbett、van Ryzin、马里兰的Elmagrahpy等近几年的top 8顶级人物的学生能毕业之后到国内任教,那么这个人将来有希望成为全球top 10牛人。另外,这个人不一定非得是华人,但估计多半仍会是华人。这个人必须同时喜欢运用经济学、营销学的重点知识,必须热爱新技术应用,必须非常关注i2等供应链计划软件和定价计划软件的进展,必须经常跟顶级牛人汇聚一堂交流,必须连年发表在MS,MSOM,OR上。
你不能只是被引次数要高,还要确信这里面有很多牛人都会引用你,并且,要适度或大幅领先于牛人。你也不能只是跟牛人做同一方向,你必须得深刻理解供应链,并清楚认识相关的IT的作用,以及经济学和营销学相关模型,并有高瞻远瞩的气势、有概括性。既要有抽象能力,又要能指导一大片实际情形。你要是女的,要注意别随着丈夫跑到一个犄角旮旯,隐居起来,例如前些年那个Barn-shuster就是这样,虽然有极牛的一个论文,但后来跑到瑞士,看样子从此就封笔了(但也不一定)。这话特别要提醒王晓芳,因为你比较牛,动辄封笔怪可惜的。不过你不算特别漂亮(至少没Barn-shuster漂亮),再加上你还有许多未竟的事业(你目前的成果可能还算不上登峰造极),所以,封笔概率大概会低一些。
就近年而言,超一流牛人基本是大多出自沃顿、斯坦福、MIT、哥伦比亚。如果您的研究和它们里面的最牛人(无论老少)的未来10年的兴趣没什么关系,那么您登顶的机会就会削弱不少。如果您的博导不是在这几所大学,那么登顶机会就比较低一些;若连博导的博导也不是这几所,那么,您登顶机会就更低了。
当然,美国的西北、Duke、UCLA、Washington St.Louis、Chicago、Austin、Michigan、UC berkeley、Cornell、U Washington, Seattle、Minn、CMU、Purdue、Maryland、TAMU、Gatech、UNC、UICI、NYU、USC、NCSU、Yale、Arizona State、UCI、Rochester、Boston U、Rensselaer Polytechnic、Dartmouth等校、以及加拿大的几个学校也有个把牛教授,但规模不是那么大,而且这些大学毕业生平均的placement(走向)明显差一截。Harvard也是规模太小。
当然了,其中,西北、UCLA、Duke、berkeley大学等个把学校是最接近top 4大学的了。
另外,回到未来。好好想想,为什么要研究这个,为什么要研究那个。别当你离开了顶级名校的导师,就不知研究什么是好了。
同时,再脚踏沃土。你仔细消化了WSJ,business week、The Economists、NYTtimes、HBR、CMR、SMR了吗?并且你是否有机会、有话题、并且有意愿跟新兴牛企业的executive交流情况?你是否消化过案例库中的大量案例?
总而言之, 这都是很显然的事情。我的意思是,没什么了不起,博士毕业3-5年内发了几个MS你就是老大!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!说多了也没用!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
最后一点,鼓励诸位:其实人都是有局限性的,并且如果别人不提醒,常常是意识不到自己的局限性的。也就是说,很多人只是在现有思维路径上研究下去,并不那么容易会做出超越自己想象力控制范围的创意。就像你在你在地球上呆着,通常并不考虑地外的情况;你在这个宇宙呆着,一般不会考虑其他宇宙的事情;你平常只考虑一般的物质形式,而轻易不会去在意暗物质世界的情形。突破人类极限是个永恒的挑战。破100米赛跑世界纪录的人,每年也出不了几个。

[ 本帖最后由 punchwei 于 2010-1-5 15:44 编辑 ]

使用道具 举报

回复
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
 楼主| 发表于 2009-4-18 23:52 | 显示全部楼层

回复 #2 log96 的帖子

谢谢。请多指教。

使用道具 举报

回复
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
 楼主| 发表于 2009-4-19 01:07 | 显示全部楼层

回复 #4 urinator 的帖子

的确很多上帝。

使用道具 举报

回复
认证徽章
论坛徽章:
143
发表于 2009-4-19 08:29 | 显示全部楼层
我瞧不起学院派,就像孔明说的:
区区于笔砚之间,数黑论黄,舞文弄墨而已乎?
虚誉欺人:坐议立谈,无人可及;临机应变,百无一能。

使用道具 举报

回复
论坛徽章:
1
2010新春纪念徽章
日期:2010-03-01 11:07:22
 楼主| 发表于 2009-4-19 13:54 | 显示全部楼层

回复urinator

我表示赞同。但是,一切都需要积累。我觉得我就需要积累,因为我接触供应链才2年多。作为个人在网上的言论而言,由于并非实名制,所以,适度地放开胡说一下而已;而说错的话,又根本不可能逐字逐句地修改,因为实在没这个功夫(当然,我会调整一些话)。如果说要一个学者做出理论贡献,每一篇重量级论文都至少需要小一年时间。而这个时间是不会通过上网交流来取得的。在现实生活中,所谓的书生,其实可能很有钱,或者对企业或国家甚至世界产生巨大贡献。书生分多种。非书生也会有很多种。非书生恐怕大部分也都是非常普通的人吧。
百无一用的其实只有一种人:那就是笨蛋甚至坏蛋、是对社会对家庭对自己都毫无建树、甚至罪大恶极的人。
另外,不同的人有不同的想法、期待、利益和偏好。学术界和企业界不同。而学术界中又存在国别、水平、研究主题等的差异。企业之间处于不同行业、企业规模也不同,也都不能一概而论。而作为管理人员来讲,又存在权限等级、职能部门、企业所处行业的差异。所以,真的不能也不必一概而论。不过,引起一点思考就是好。所引起的思考也许我已经思考过了,也许我之前还没有了解或考虑清楚。
作为学术来讲,管理学里面有些主题和分支离实践紧密一些,有得远一些;有的普适性更强一些,有的使用面较窄。所以,也都不能一概而论。
既然一切都不能一概而论,那么,思考者的背景就对其思考有重要的影响。而这个背景甚至可以包括你的性别、年龄、家庭情况、知识积累等等,无所不包。而我怎么可能对每个回复者进行人肉搜索呢?另外,我怎么可能避免让那些眼下不喜欢某些言论的人看到那些言论呢?
所以,发博客通常是极其慎重的。我的博客都把个人信息全部隐藏起来。发论坛,就是丢脸,也是假丢脸。
而且,这些论坛的讨论本来就是比较随意的,除非是新手,都不会把一些讨论当真的。

人家一篇随笔的东西,完全可以自己留着放在博客上的。何必放在这儿挨个别人骂呢?

需提醒的是,只有全球最顶尖的书生,才能真正做到理论实践的高水平结合。不过,顶尖的学者不会是上帝,不可能面面俱到。
如果你是在骂最顶尖的书生,那你就骂错了。

下面随手给出几个华人SCM顶尖学者关于研究者要结合企业实际的汉语言论或相关事例:

在一次研讨班上,谈到国内研究现状,张汉勤说,海外华人学者是运筹学研究领域的佼佼者,既能做非常漂亮的理论研究,又能将理论推广到企业中。但国内这方面的研究却往往走向两个极端,做理论的人很少结合实际,他们的研究从书本中来又到书本中去;而从事应用研究的人很少掌握现代运筹管理科学的原理,以致解决实际问题的效果不够理想,企业出现问题也很少请求学术界的帮助。
http://www.orsc.org.cn/newsletter/vol_11_2.files/David_Yao.htm上提到,
(姚大卫教授)紧密结合企业管理所面临的实际问题,国际上率先将排队网络及优化理论引入到对供应链管理的理论研究中,建立了一套系统完整的分析方法。向企业管理决策者们提供了科学的,易于操作的准则。姚教授所建立的这套系统完整的分析方法十分有效的解决了当今一些重大、倍受瞩目的管理问题,特别是供应链管理问题,给企业集团创造了可观的经济效益。仅以IBM大型企业集团一个为例,
    姚教授用其所创立的这套分析方法圆满解决了IBM企业集团中的一些部门供应链管理问题,为IBM企业集团创造了数额为七亿五千万美元的经济价值。基于姚教授在这方面的研究成果所具有的学术价值和研究成果的应用所创造的社会经济效益,他与一九九九年获得美国运筹管理联合会的Franz Edelman奖的一等奖。同时在此方面的应用开发研究,本人已获得五项美国国家专利。
Lode Li曾指出:
当然,(评价选题的好坏)最终还要看你的题目是否与管理实践密切相关.管理科学是很实际的,因而研究与咨询很容易混淆.你做了一个项目,替某企业解决了一个管理方面的问题,用了一些方法,产生了一些效益,得出一些结论.这是不是就是研究了呢 未必!假如你的项目没有新观点,新方法,新结论,就不能算研究,起码不能算好的研究.关于学术价值,有两点说明.第一,要了解问题是否有价值,首先要搜寻解决问题的现有理论和方法.你的问题再有趣,如果能用现有理论和方法完全解决,这问题的研究就没有多大价值.这里有个例外,如果你用现有理论和方法解决了一类新的问题,过去没有人这样做过,这就有价值.譬如,期权定价模型可以用来解决实业投资问题,这为现有理论和方法找到了一个新的,重要的应用领域.第二,所谓"新",有程度的不同.如果你用一个全新的观点来看问题,建立了一个新模型,那就是非常"新".如果你只是把现有结果推广了,那可能只是有点"新".当然,问题的最终价值还要看你的贡献对管理实践的影响.譬如,用信息经济学的观点来看会计:会计是一个企业的财务数据库.这是一个很大的贡献,在当时来说,就是非常"新".

本帖供大家轻松交流一番。

[ 本帖最后由 punchwei 于 2009-4-21 17:03 编辑 ]

使用道具 举报

回复

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则 发表回复

DTCC2020中国数据库技术大会 限时8.5折

【架构革新 高效可控】2020年6月4日~6日第十一届中国数据库技术大会将在北京隆重召开。

大会设置2大主会场,20+技术专场,将邀请超百位行业专家,重点围绕数据架构、AI与大数据、传统企业数据库实践和国产开源数据库等内容展开分享和探讨,为广大数据领域从业人士提供一场年度盛会和交流平台。

http://dtcc.it168.com


大会官网>>
TOP技术积分榜 社区积分榜 徽章 团队 统计 知识索引树 积分竞拍 文本模式 帮助
  ITPUB首页 | ITPUB论坛 | 数据库技术 | 企业信息化 | 开发技术 | 微软技术 | 软件工程与项目管理 | IBM技术园地 | 行业纵向讨论 | IT招聘 | IT文档
  ChinaUnix | ChinaUnix博客 | ChinaUnix论坛
CopyRight 1999-2011 itpub.net All Right Reserved. 北京盛拓优讯信息技术有限公司版权所有 联系我们 
京ICP备09055130号-4  北京市公安局海淀分局网监中心备案编号:11010802021510 广播电视节目制作经营许可证:编号(京)字第1149号
  
快速回复 返回顶部 返回列表